[論文レビュー] The Fault in the Stars: Understanding the Underground Market of Amazon Reviews.

Rajvardhan Oak|arXiv (Cornell University)|Jan 20, 2021

Misinformation and Its Impacts参考文献 4被引用数 7

ひとこと要約

この論文は、改ざんされたアマゾンレビューの地下市場を調査し、5,000以上の製品に対して偽の肯定的レビューを投稿するように消費者に報酬を支払う売り手とエージェントの巨大なネットワークを明らかにしている。インタビューと分析を通じて、検出を回避するために用いられる運用戦術が特定され、アマゾンのようなプラットフォームがレビューマニピュレーションに対抗するための検出機能が提案されている。

ABSTRACT

In recent times, the Internet has been plagued by a tremendous amount of misinformation. Online markets such as Amazon are also not free from misinformation. In this work, we study the misinformation propagated to consumers through the form of Amazon reviews. There exists a vast underground market where reviews by real Amazon users are purchased and sold. While such a practice violates Amazon's terms of service, we observe that there exists a complex network consisting of thousands of sellers and agents, who provide a rebate to consumers for leaving positive reviews to over $5000$ products. Based on interviews with members involved in the reviews market, we understand the working of this market, and the tactics used to avoid detection by Amazon. We also present a set of recommendations of features that Amazon and similar online markets can take into consideration to detect such reviews.

研究の動機と目的

• 偽のアマゾンレビューの地下市場の構造と運用を調査すること。
• 売り手とエージェントが製品評価を操作するために用いるインcentives（インcentives）とメカニズムを理解すること。
• 検出の課題を特定し、違法なレビューアクティビティに対抗するためのプラットフォームレベルの推奨事項を策定すること。

提案手法

• レビューマニピュレーションエコシステムに参加する人々とのインタビューを通じて、市場のダイナミクスを理解すること。
• 数千の製品にわたるレビューデータのパターンを分析し、一括投稿行動を特定すること。
• 売り手、エージェント、レビュアーのネットワークをマッピングし、共謀の構造的パターンを解明すること。
• アマゾンの検出システムを回避するために用いられる行動的および言語的インジケーターを同定すること。
• 観察されたパターンと回避戦術に基づいて、プラットフォームレベルの検出機能のセットを提案すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 偽のアマゾンレビューの地下市場はどのように構造化されており、売り手、エージェント、レビュアーはそれぞれどのような役割を果たしているか？
• RQ2 この市場の長期的運用を支えるインcentives（インcentives）と支払いメカニズムは何か？
• RQ3 市場参加者はアマゾンの自動検出システムを回避するためにどのような戦術を用いているか？
• RQ4 偽のレビューはアマゾンでの消費者の意思決定と製品の可視性にどのように影響を与えているか？
• RQ5 オンラインマーケットプレイスは、不正なレビューアクティビティを検出・緩和するためにどのような機能を実装できるか？

主な発見

• 5,000以上の製品に対して、数千の売り手とエージェントを含む複雑な地下ネットワークが、一貫してレビューマニピュレーションを実施している。
• レビューサラーズは、アマゾンの利用規約に違反する形で、実際のアマゾンユーザーに報酬を支払って肯定的レビューを投稿させている。
• 市場参加者は一括投稿パターンと行動的オブスカレーションを用いて、自動検出システムを回避している。
• レビューマニピュレーションエコシステムは、非常に組織的かつ持続可能に運営されており、 well-structured（構造化された）違法経済を示している。
• 本研究では、リアルタイムで不正なレビューキャンペーンを検出するために使用できる、特定の行動的および構造的シグナルを同定した。